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| 基于分块KPCA集成的人脸民族特征提取研究 | |
| 作者姓名： | 刘文辉 许瑞 刘华咏 马光春 |
| 作者单位： | 1. 华中师范大学计算机学院 武汉430079;新疆教育学院信息科学与技术分院 乌鲁木齐830043 2. 新疆教育学院信息科学与技术分院 乌鲁木齐830043 3. 华中师范大学计算机学院 武汉430079 4. 新疆喀什师范学院信息工程技术系 喀什844007 3 |
| 基金项目： | 本文受新疆维吾尔自治区高等学校科学研究计划资助 |
| 摘 要： | 为了实现人脸图像民族特征提取,提出了一种分块集成KPCA的特征提取方法。考虑到利用全局特征与局部特征的互补性能够更好地反映信息的本质,先以KPCA提取整体图像特征,然后使用KPCA对各个分块进行局部特征提取,再组合为民族特征,最后使用设计的Boosting-RBF分类器进行民族分类识别。实验以构建的少数民族人脸样本库为研究对象,对维吾尔族、柯尔克孜族、蒙古族、塔吉克族的人脸图像进行民族特征提取。实验结果表明:提取的人脸民族特征,可以对人脸图像进行较准确的民族分类识别。 |
| 关 键 词： | 民族脸特征 特征提取 分块核主元分析 民族识别 径向基神经网络 |
| 收稿时间： | 2013-11-06 |
| 修稿时间： | 2014-02-20 |
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